Lidia PerskaGreitai besikeičianti dirbtinio intelekto pasaulis
Neatsiliekant nuo nepaprasto tikslo pasinaudoti dirbtinio intelekto (DI) galia, verslai gilinasi į neištirtas teritorijas, tikėdamiesi iš esmės pakeisti technologijų rinką. Tačiau DI sėkmės viltys ateina su šiurkščia realybe – daugiau nei 80% DI projektų yra linkę žlugti, o tai neraminanti statistika, kuri žymiai viršija nesėkmių rodiklius ne DI technologijų startuoliams. Šis atskleidimas kyla iš išsamaus RAND korporacijos atlikto tyrimo, kuriame buvo apklausti 65 duomenų mokslininkai ir inžinieriai DI srityje, siekiant nustatyti pagrindines tokios didelės nesėkmių priežastis.
Sudėtingos nesuderintų tikslų problemos
Viena iš pagrindinių DI projektų žlugimo priežasčių yra nesuderinti tikslai tarp pagrindinių suinteresuotųjų šalių. Vadovai dažnai turi nerealistinių įsitikinimų apie DI galimybes ir tikslus, kuriuos veikia klaidingos nuomonės, skleidžiamos pagrindinių žiniasklaidos priemonių, ypač Holivudo filmų. Šis supratimo skirtumas tarp verslo vadovų ir projektų įgyvendintojų lemia išteklių trūkumą ir nepakankamą laiko paskirstymą, trukdančius projekto sėkmei.
Blizgių naujų technologijų pagunda
Net DI inžinieriai nėra apsaugoti nuo klaidų. Kintančio DI pasaulio kontekste duomenų mokslininkai gali nuklysti nuo pagrindinės veiklos, pasinerdami į naujausias inovacijas, integruodami jas į projektus neįvertindami jų tikros vertės. Ši „blizgių objektų sindromas“ skatina asmenis priimti naujas technologijas vien tik dėl jų naujumo, o ne vertinant jų praktinį taikymą. Nors svarbu būti informuotiems apie DI pažangą, komandos taip pat turi apsvarstyti, ar naujos technologijos iš tikrųjų sprendžia jų tyrimų iššūkius, ar tik dar labiau juos komplikuoja.
Apdairaus planavimo reikšmė
Kaip įmonės skuba į DI arenos priekį, impulsyvūs veiksmai projektų plėtroje gali užtraukti katastrofą. Nors jos ir jų investuotojai patiria didžiausią nesėkmių naštą, apdairu jiems patikrinti praeities DI projektų nesėkmes ir jų pagrindines priežastis. Jei pažadai ilgą laiką nėra įgyvendinami, visa pramonė rizikuoja sugriūti, panašiai kaip kelių trilijonų dolerių burbulas, laukiantis sprogimo.
Skubėjimas dėl DI dominavimo: naviguoti spąstais ir prioritetizuoti atsargumo priemones
Didėjant dirbtinio intelekto (DI) dominavimo varžyboms, verslai ir organizacijos visame pasaulyje atsiduria technologinės revoliucijos slenksčio, galinčios permąstyti pramonę. Nors ankstesniame straipsnyje buvo apšviesti dideli nesėkmių rodikliai, kurie slegia DI projektus, tolesnis tyrimas atskleidžia kritinius niuansus ir svarstymus, kuriuos sprendėjai turi spręsti norėdami veiksmingai judėti šioje sparčiai besivystančioje aplinkoje.
Pagrindiniai klausimai ir atsakymai
1. Kokios yra svarbiausios problemos, su kuriomis susiduriama siekiant DI dominavimo?
Greitas technologijų pažangos tempas DI srityje yra dvipusis kardas. Viena vertus, tai atveria neįprastas galimybes inovacijoms ir efektyvumo didinimui. Tačiau taip pat kyla sudėtingų etinių dilemų dėl duomenų privatumo, šališkumo sušvelninimo ir atsakomybės. Šių iššūkių sprendimas reikalauja apgalvoto ir daugialypio požiūrio, kuris viršija paprastą technologinį pajėgumą.
2. Kaip organizacijos gali sumažinti su DI projektais susijusią riziką?
Užtikrinti suinteresuotųjų šalių, įskaitant vadovus, duomenų mokslininkus ir inžinierius, suderinamumą yra labai svarbu. Aiškių, pasiekiamų tikslų nustatymas ir atviras komunikacijos kanalų skatinimas gali sumažinti nesusipratimus ir skatinti bendradarbiavimo sprendimų priėmimą. Be to, investuoti į tvirtą projekto planavimą, rizikos vertinimą ir nuolatinės vertinimo mechanizmus galima iš anksto spręsti galimas problemas, kol jos nesukelia rimtų pasekmių.
DI dominavimo privalumai ir trūkumai
Privalumai:
– Pagerinta operatyvinė efektyvumas per automatizaciją ir protingą sprendimų priėmimą
– Paspartinti inovacijų ciklai ir produktų plėtros procesai
– Pagerintos klientų patirtys ir suasmeninti paslaugos
– Galimybė pasiekti proveržių sveikatos priežiūroje, finansuose ir kitose svarbiose srityse per DI pagrindu sukurtus įžvalgas
Trūkumai:
– Etinės problemos, susijusios su duomenų privatumu, algoritmų šališkumu ir socialiniu poveikiu
– Galima darbo jėgos permaina ir struktūrizacija dėl automatizacijos
– Saugumo pažeidžiamumai ir rizika, susijusi su DI sistemų išnaudojimu piktavaliniais asmenimis
– Reguliavimo iššūkiai ir neaiškumai valdant DI taikymus
Iššūkiai ir ginčai
Pagrindinis iššūkis siekiant DI dominavimo yra išlaikyti delikačią pusiausvyrą tarp inovacijų ir etinės atsakomybės. Kontroversiškas DI naudojimas stebėjime, numatomajame policijoje ir autonominiuose ginkluose pabrėžia toli siekiančias nevykdomo DI plėtros pasekmes. Be to, diskusijos apie DI technologijų demokratizavimą, intelektinę nuosavybę ir globalią konkurencingumą išryškina kompleksinį ekonominių, politinių ir socialinių veiksnių, formuojančių DI aplinką, sąveiką.
Susiję nuorodos:
– https://www.rand.org
– https://www.forbes.com
